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- mapreduce的shuffle 內(nèi)容精選 換一換
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云知識 大數(shù)據(jù)1.0的關(guān)鍵技術(shù)是什么 大數(shù)據(jù)1.0的關(guān)鍵技術(shù)是什么 時(shí)間：2021-05-24 09:20:33 大數(shù)據(jù) 在大數(shù)據(jù)1.0時(shí)代，互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展需要對海量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式存儲、并行計(jì)算，所以用到的關(guān)鍵技術(shù)有： 1. 批處理計(jì)算框架MapReduce； 2. 海量數(shù)據(jù)存儲層HDFS/HBase。來自：百科
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HDFS是Hadoop的分布式文件系統(tǒng)（Hadoop Distributed File System），實(shí)現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)可靠的分布式讀寫。HDFS針對的使用場景是數(shù)據(jù)讀寫具有“一次寫，多次讀”的特征，而數(shù)據(jù)“寫”操作是順序?qū)?，也就是在文件?chuàng)建時(shí)的寫入或者在現(xiàn)有文件之后的添加操作。HDFS來自：百科DDS 提供二級索引功能滿足動(dòng)態(tài)查詢的需求，利用兼容MongoDB的MapReduce聚合框架進(jìn)行多維度的數(shù)據(jù)分析。 優(yōu)勢： 寫性能： 文檔數(shù)據(jù)庫 的高性能寫入，基于分片構(gòu)建的集群支持物聯(lián)網(wǎng)TB級的數(shù)據(jù)需求。 高性能和擴(kuò)展性：對高QPS應(yīng)用有很好的支持，同時(shí)分片架構(gòu)可以快速進(jìn)行水平擴(kuò)展，靈活應(yīng)對應(yīng)用變化。來自：百科
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這有篇文檔管理指南教你高效管理文檔 可能你也遇到過這樣的問題： 文檔好多，每次要用不知從何找起？ 覺得文件夾一層層翻起來太慢？ 缺個(gè)好用的文檔整理工具？ 這兒有5個(gè)細(xì)節(jié)操作，助你進(jìn)階文檔王者 對于常用文檔，我們可以給文檔加標(biāo)簽進(jìn)行整理 別人分享的文件、自己的文件等不同來源的文件都能加標(biāo)簽，用來快速打開。來自：云商店![]()
簽名時(shí)間之前已經(jīng)存在。 華為云推薦： MapReduce服務(wù) ：https://support.huaweicloud.com/mrs/index.html 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。來自：百科![]()
【初級】基于流計(jì)算的雙十一大屏開發(fā)案例 面對每天大量的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，及時(shí)、高效的處理這些數(shù)據(jù)顯得十分必要。本課程主要介紹如何搭建一個(gè)可視化大屏，為企業(yè)提供精準(zhǔn)、高效的支持。 基于流計(jì)算的可視化大屏，為企業(yè)、政府帶來全新的視覺體驗(yàn) 適合人群：面向?qū)?shí)時(shí)流計(jì)算和可視化感興趣的從業(yè)人員，社會大眾和高校師生來自：專題![]()
單流帶寬、安全可靠的解決方案。 在HPC場景下，企業(yè)用戶的數(shù)據(jù)可以通過直接上傳或數(shù)據(jù)快遞的方式上傳到 OBS 。同時(shí)OBS提供的文件語義和HDFS語義支持將OBS直接掛載到HPC flavors的節(jié)點(diǎn)以及大數(shù)據(jù)&AI分析的應(yīng)用下，為高性能計(jì)算各個(gè)環(huán)節(jié)提供便捷高效的數(shù)據(jù)讀寫和存儲能力。來自：百科![]()
義Column的數(shù)量和類型。HBase中表的列非常稀疏，不同行的列的個(gè)數(shù)和類型都可以不同。此外，每個(gè)CF都有獨(dú)立的生存周期（TTL）?？梢灾粚π猩湘i，對行的操作始終是原始的。 Column 列，與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫類似，HBase的表中也有列的概念，列用于表示相同類型的數(shù)據(jù)。 RegionServer數(shù)據(jù)存儲來自：百科![]()
Alluxio是一個(gè)面向基于云的數(shù)據(jù)分析和人工智能的數(shù)據(jù)編排技術(shù)。在 MRS 的大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)中，Alluxio位于計(jì)算和存儲之間，為包括Apache Spark、Presto、Mapreduce和Apache Hive的計(jì)算框架提供了數(shù)據(jù)抽象層，使上層的計(jì)算應(yīng)用可以通過統(tǒng)一的客戶端API和全局來自：百科![]()
master是Greenplum數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的入口，接受客戶端連接及提交的SQL語句，將工作負(fù)載分發(fā)給其它數(shù)據(jù)庫實(shí)例（segment實(shí)例），由它們存儲和處理數(shù)據(jù)。Greenplum interconnect負(fù)責(zé)不同PostgreSQL實(shí)例之間的通信。Greenplum segment是獨(dú)立的PostgreS來自：百科![]()
場景，檢測道路上人和車的位置。 使用ModelArts中開發(fā)工具學(xué)習(xí)Python（高級） 本實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)用戶基于Notebook來學(xué)習(xí)Python語言中的正則表達(dá)式進(jìn)行文本信息的匹配、多線程執(zhí)行任務(wù)的實(shí)現(xiàn)和Python中類的魔法方法的使用。 基于深度學(xué)習(xí)算法的 語音識別 利用新型的人工來自：專題![]()
Kafka是一個(gè)分布式的、分區(qū)的、多副本的消息發(fā)布-訂閱系統(tǒng)，它提供了類似于JMS的特性，但在設(shè)計(jì)上完全不同，它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客戶端支持、實(shí)時(shí)等特性，適用于離線和在線的消息消費(fèi)，如常規(guī)的消息收集、網(wǎng)站活性跟蹤、聚合統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)運(yùn)營數(shù)據(jù)（監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)）、日志收集等大量數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的數(shù)據(jù)收集場景。來自：百科![]()
物聯(lián)網(wǎng) 智能制造 在物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，數(shù)量龐大的“物”會產(chǎn)生PB級的海量數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理服務(wù)的處理速度已無法跟上數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度。如果沒法及時(shí)分析與利用這龐大的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)據(jù)，就無法將數(shù)據(jù)的價(jià)值最大化，大數(shù)據(jù)分析能力的建設(shè)對物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)來說又成為了一個(gè)新的挑戰(zhàn)。針對這種情況，大數(shù)據(jù)處理服務(wù)應(yīng)來自：百科![]()
DWS)是基于Postgres的MPP的 數(shù)據(jù)倉庫 。 Hive的數(shù)據(jù)在HDFS中存儲， GaussDB (DWS)的數(shù)據(jù)可以在本地存儲，也可以通過外表的形式通過OBS進(jìn)行存儲。 Hive不支持索引，GaussDB(DWS)支持索引，所以查詢速度GaussDB(DWS)更快。 Hive不來自：百科![]()
ElasticSearch分布式全文檢索服務(wù) 第13章 Redis內(nèi)存數(shù)據(jù)庫 第14章 華為大數(shù)據(jù)解決方案 華為云 面向未來的智能世界，數(shù)字化是企業(yè)發(fā)展的必由之路。數(shù)字化成功的關(guān)鍵是以云原生的思維踐行云原生，全數(shù)字化、全云化、AI驅(qū)動(dòng)，一切皆服務(wù)。 華為云將持續(xù)創(chuàng)新，攜手客戶、合作伙伴和開發(fā)者，致來自：百科
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